Инновационное развитие регионов: пространственный подход тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат наук Килина Ирина Петровна

• Килина Ирина Петровна
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Килина Ирина Петровна

ВВЕДЕНИЕ

1 РЕГИОНАЛЬНЫЕ ЭКОНОМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ В СТРУКТУРЕ ИННОВАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА: ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗВИТИЯ

1.1 Инновационная динамика как способ развития региональных экономических систем

1.2 Инновационное пространство и его влияние на экономическое развитие регионов

1.3 Неравномерность инновационного пространства и резервы инновационного развития регионов

2 МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ВЛИЯНИЯ ИННОВАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА НА ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ

2.1 Сравнительный анализ методических подходов к оценке инновационного развития регионов

2.2 Методический подход к оценке воздействия внутрирегиональных и пространственных параметров на инновационное развитие

субъектов РФ

2.3 Классификация инновационного развития регионов в

российском экономическом пространстве

3 АКТИВИЗАЦИЯ РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ С УЧЕТОМ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ИННОВАЦИОННОЙ ДИНАМИКИ СУБЪЕКТОВ РФ

3.1 Системная оценка инновационного развития субъектов РФ

3.2 Инновационный профиль регионов и стратегические ориентиры инновационного развития (на примере субъектов РФ

с идентичной отраслевой структурой)

3.3 Рекомендации по активизации экономического развития

регионов на основе резервов инновационной динамики

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А - Исходные и нормированные внутрирегиональные

показатели инновационного развития регионов

Приложение Б - Сводная информация по регионам I и III типологическим группам субъектов РФ по показателям плотности

и структуры за 2017 г

Приложение В - Индексы плотности, структуры и агрегированный индекс инновационного пространства по субъектам РФ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Инновационное развитие регионов: пространственный подход»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. В условиях повышения роли инноваций, способных капитализировать преимущества реального сектора экономики, развитие регионов и повышение их конкурентоспособности зависит от скорости, масштаба и качества преобразований инновационного пространства страны в целом. Актуальной проблемой российской экономики является поиск специфических драйверов, позволяющих сохранить позитивный тренд развития регионов, нейтрализовать влияние внешнеэкономической нестабильности, реализовать потенциал территориального бизнеса, стимулировать рост высокотехнологичных отраслей и, самое главное - повысить инновационную активность субъектов РФ. Решение данной проблемы осложняется слабым уровнем межрегиональной связанности, моноспециализацией отраслевой структуры большинства регионов, дифференциацией инновационного потенциала.

Мировой опыт подтверждает безальтернативность инновационной стратегии развития, что проявляется в росте инновационного потенциала стран, в том числе увеличении экспорта высокотехнологичных товаров (по данным Всемирного банка в 2017 г. Россия занимала 59 место в мире, 11,52 % от экспорта промышленной продукции, Филиппины и Сингапур - 57,67 % и 49,17 %, соответственно); доле расходов на исследования и разработки (Россия - 1,1 % от ВВП, Израиль -4,25 % , Швейцария - 3,25 %); инновационной активности предприятий (РФ -8,5 % от общего количества организаций, Швейцарии - 75,3 %, в Германии -67 %). Пространственные отличия между регионами РФ существенны: так, инновационная активность организации в Чувашской республике составляет 24,7 %, в республике Тыва - 1,8 %.

В Стратегии пространственного развития РФ до 2025 г. особое внимание уделено активизации механизма инновационного развития регионов на основе усиления межрегиональных взаимосвязей, формирования инновационных кластеров, что позволяет использовать преимущества кооперации между инновационно

динамичными регионами, расположенными в одной территориальной макрозоне. Селективная инновационная спецификация территорий при формировании центров экономического роста, создание организационно-экономических условий, стимулирующих интенсификацию межрегиональной диффузии инновационных результатов являются одновременно и стратегическим научно-технологическим ориентиром развития России, фактором повышения качества инновационного пространства и резервом динамики экономики регионов.

В связи с этим актуальным в теоретическом плане является расширение представлений о влиянии факторов экономического пространства на инновационное развитие регионов; в методическом плане необходима системная оценка инновационного развития субъектов РФ с учетом факторов национального и локального инновационного пространства. В прикладном контексте необходимы меры по активизации потенциала межрегиональных взаимосвязей и инновационного развития субъектов РФ.

Степень разработанности проблемы. Исследованию роли инноваций в развитии социально-экономических систем посвящены публикации зарубежных и отечественных ученых: Й. Шумпетера, Г. Менша, К. Фримена, Р. Нельсона, Б. Лунвалла, П. Ромера, Г. Чесбро, В. Говиндараджана, К. Тримбла, Н.Д. Кондратьева и др.

Факторы развития региональных инновационных систем (РИС) раскрыты в в работах Ф. Кука, Б.С. Рудича, Л.М. Гохберга, А.Ф. Суховей, И.М. Головой, М.В. Устиновой, А.И. Солодкого, Е.А. Смирновой, Д.А. Шелестовой, А.А. Дын-кина, Л.А. Горюновой, А.М. Мухамедьяровой, Э.А. Диваевой и др.

Методическим аспектам оценки инновационного развития регионов посвящены труды Н.В. Фролова, А.В. Селянинова, И.Д. Бунимовича, А.Р. Бахтизи-на, И.Л. Литвиненко, С.В. Макара, А.М. Носова, И.Е. Ильиной, И.Е. Рисина, Ю.И. Трещевского, В.Н. Эйтингона, Н.Н. Кисилевой, Н.П. Иванова, З.М. Мамаевой, А.Б. Гусева, С.В. Гриценко, Е.А. Шубиной, Ю.М. Максимова, С.Н. Митяко-ва, О.И. Митяковой и др.

Теоретические аспекты анализа инновационного пространства исследованы в публикациях Т.В. Погодаевой, Д.В. Жапаровой, Н.Т. Аврамчиковой, М.Н. Чу-вашовой, И.К. Шевченко, Ю.В. Развадовской, А.Г. Полякова, И.С. Симаровой,

A.В. Суворовой и др. Пространственный подход к анализу инновационного развития регионов представлен в работах А.А. Румянцева, О.Б. Воейковой,

B.И. Лячина, С.А. Айвазяна, М.Ю. Афанасьева, А.В. Кудрова и др. Вместе с тем, несмотря на многочисленные исследования функционирования региональных инновационных систем, необходимо углубление анализа инновационного пространства с позиции его влияния на развитие регионов, что и определило объект и предмет исследования, цели, задачи.

Объектом исследования является экономическое пространство РФ как взаимосвязанная и взаимодействующая система регионов.

Предметом исследования является инновационное развитие региона как субъекта экономического пространства РФ.

Цель исследовательской работы состоит в обосновании теоретических положений и методических подходов к системной оценке инновационного развития регионов с учетом их локализации в экономическом пространстве страны для разработки мер государственной поддержки инновационной динамики субъектов РФ.

Для достижения поставленной цели определены следующие задачи:

- систематизировать факторы, влияющие на инновационное развитие регионов в структуре инновационного пространства РФ;

- разработать методический подход комплексной оценки и типологии инновационного развития регионов с учетом региональных и пространственных параметров инновационной динамики;

- классифицировать регионы РФ по уровню инновационного развития, определить особенности влияния внутрирегиональных и пространственных факторов развития, идентифицировать системный инновационный профиль субъектов РФ;

- разработать рекомендации по активизации инновационной динамики субъектов РФ с учетом инновационного профиля и локализации регионов в экономическом пространстве.

Область исследования. Диссертационная работа выполнена в рамках Паспорта специальности ВАК 08.00.05 - «Экономика и управление народным хозяйством» (Региональная экономика): п. 3.1. «Развитие теории пространственной и региональной экономики; методы и инструментарий пространственных экономических исследований проблемы региональных экономических измерений; пространственная эконометрика; системная диагностика региональных проблем и ситуаций»; п. 3.5. Пространственно-экономические трансформации; проблемы формирования единого экономического пространства в России; региональная социально-экономическая дифференциация; пространственная интеграция и дезинтеграция страны. Формирование сетевых структур в экономическом пространстве России; п. 3.6. Пространственная экономика. Пространственные особенности формирования национальной инновационной системы. Проблемы формирования региональных инновационных подсистем. Региональные инвестиционные проекты: цели, объекты, ресурсы, эффективность.

Теоретическую и методологическую основу исследования составили теория региональной и пространственной экономики, теории инновационного развития регионов и государственного управления. В диссертационной работе использованы системный, структурный, сравнительный, картографический анализ, экономико-статистические методы исследования.

Информационную базу исследования составили статистические данные и справочные материалы Федеральной службы государственной статистики, статистические сборники «Регионы России. Социально-экономические показатели», Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС), данные интернет ресурсов, нормативно-правовые акты, материалы периодической печати и авторские аналитические разработки.

Наиболее существенные результаты, полученные диссертантом, и их научная новизна.

1. Дополнена система факторов, определяющих инновационное развитие регионов, а именно: обосновано влияние внутренних (социально-экономических и инновационных условий, инновационной результативности субъектов РФ) и внешних, детерминированных качеством инновационного пространства страны и особенностями территориальной макрозоны локализации региона; выделены характеристики инновационного пространства (уровень концентрированности, кон-вергентности, связанности), воздействующие на инновационную динамику субъектов РФ, что позволяет разработать комплексную оценку инновационного развития регионов с учетом их внутреннего потенциала, расположения в макрозоне и межрегионального взаимодействия в экономическом пространстве РФ (п. 3.6 Паспорта специальности ВАК РФ).

2. Разработан методический подход к комплексной оценке и классификации регионов по уровню инновационного развития, отличие которого заключается: в применении базовой классификации субъектов РФ по внутрирегиональным параметрам (интегрированным индексам социально-экономических, инновационных условий и инновационной результативности); классификации регионов по пространственным инновационным параметрам (агрегированным индексам плотности, однородности); разработке системного инновационного профиля субъектов РФ с учетом внутрирегиональных, пространственных параметров и оценки силы взаимодействия между регионами в макрозоне на основе показателей гравитации, что позволяет разграничить субъекты РФ на типологические группы, выделить особенности, идентифицировать потенциальные направления межрегиональной кооперации в инновационной сфере (п. 3.1 Паспорта специальности ВАК РФ).

3. На основе классификации субъектов РФ по внутрирегиональным параметрам выявлено наибольшее влияние информационных и материальных условий (передовых производственных технологий, фондоотдачи) на уровень инновационного развития регионов; определены особенности развития регионов в инновационном пространстве России, а именно: увеличение отличий в группе сильных регионов по показателям инновационной результативности (удельному весу ин-

новационных предприятий, изобретательской активности и др.) при одновременном сближении параметров инновационных условий (затратам на технологические инновации, используемым передовым производственным технологиям и др.); отсутствие конвергенции по темпам и уровню инновационного развития между слабыми и сильными регионами, что позволяет учитывать инновационный потенциал взаимодействия между граничными регионами экономического пространства и активизировать резервы развития субъектов РФ (п. 3.5, 3.6 Паспорта специальности ВАК РФ).

4. Разработаны рекомендации по активизации инновационной динамики регионов на примере субъектов РФ металлургического профиля (опорных регионов), а именно: выделены макрозоны опорных регионов, включающие граничные с ним субъекты РФ; на основе системных инновационных профилей определен потенциал инновационного взаимодействия («схожесть»/«полярность» уровня инновационного развития и степень межрегиональной связанности), что позволило на примере Челябинской области сформировать меры по корректировке стратегии инновационного развития в части направлений и функций органов государственной власти (п. 3.6 Паспорта специальности ВАК РФ).

Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость состоит в расширении теории региональной экономики, применении пространственного подхода к инновационному развитию регионов. Разработанные в диссертации теоретические и методические положения, выводы, прикладные рекомендации могут быть использованы в процессе диагностики и мониторинга инновационного развития регионов, разработке Стратегий социально -экономического и пространственного развития субъектов РФ, механизме реализации инновационной политики регионов; в учебном процессе подготовке бакалавров направления Государственное и муниципальное управление (в курсах «Федеративные отношения и региональная политика государства»), в магистратских программах «Государственная инновационная политика», «Теории пространственной организации экономических систем»).

Апробация работы. Результаты исследования апробированы на международных научно-практических конференциях: «Актуальные вопросы экономических наук и современного менеджмента» (Новосибирск, 2019 г.), «Новый путь российской экономики: импортозамещение, инновационность, экономическая безопасность» (Пермь, 2018 г.), «Экономические, юридические и социокультурные аспекты развития регионов» (Челябинск, 2015 г.), «Современные хозяйственные отношения: вызовы глобализации» (Челябинск, 2013 г.). Основные результаты исследования отражены в 12 научных публикациях объемом 7,25 п. л., в том числе 4 в перечне, рекомендованном ВАК РФ.

Теоретические, методические положения и разработки использовались в деятельности Министерства экономического развития Челябинской области, ОГАУ «Государственный Фонд Развития Промышленности Челябинской области» (при разработке Стратегии социально-экономического развития Челябинской области на период до 2035 г.), Консалтинговой группы ООО «АФ «АВУАР», в деятельности Южно-Уральской торгово-промышленной палаты, в образовательном процессе ФГАОУ ВО «Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)», что подтверждается справками о внедрении.

Структура работы. Диссертационное исследование состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа изложена на 214 страницах машинописного текста, содержит 36 рисунков, 51 таблицу, 3 приложения. Список использованной литературы включает 143 наименования.

Во введении раскрыта актуальность темы исследования, степень разработанности проблемы, определены цель и задачи, сформулированы научная новизна, теоретическая и практическая значимость полученных результатов исследования.

В первой главе «Региональные экономические системы в структуре инновационного пространства: теоретические аспекты развития» проанализированы представления о структуре и типах региональных инновационных систем, факто-

рах инновационного развития регионов, роли инновационного пространства в экономическом развитии экономики РФ и ее субъектов.

Во второй главе «Методические подходы к оценке влияния инновационного пространства на экономическое развитие регионов» проведен сравнительный анализ методических подходов к оценке инновационного развития регионов, разработан авторский методический подход к оценке инновационного развития регионов с учетом региональных и пространственных факторов инновационной динамики, предложена классификация субъектов РФ с позиции системного инновационного профиля региона с учетом его локализации в экономическом пространстве.

В третьей главе «Активизация регионального развития с учетом пространственных особенностей инновационной динамики субъектов РФ» обосновано влияние инновационных пространственных характеристик как фактора экономического развития регионов, предложены стратегическое ориентиры инновационного развития с учетом системного инновационного профиля регионов (на примере локальных инновационных пространств макрозон), предлагается программное обеспечение инновационного развития регионов (на примере Челябинской области).

1 РЕГИОНАЛЬНЫЕ ЭКОНОМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ В СТРУКТУРЕ ИННОВАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА: ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗВИТИЯ

1.1 Инновационная динамика как способ развития региональных

экономических систем

В современном мире движущими силами развития социально -экономических систем являются знания, технологии, инновации, обладание которыми обеспечивает лидерство, создает конкурентные преимущества, влияет на производительность труда, приводит к экономическому росту и повышению уровня жизни населения. При переходе от индустриальной к постиндустриальной (инновационной) экономике произошла смена приоритетных факторов производства и источников экономического роста: от труда и финансового капитала к человеческому капиталу, индуцирующему технологии и инновации.

Диссертантом систематизированы взгляды на роль инноваций в развитии социально-экономических систем в трудах зарубежных и отечественных ученых (что распространяется на системы разного территориального масштаба от страны до муниципальных образований). Эволюция подходов к интерпретации роли инноваций представлена в таблице 1.1.

Таблица 1.1 - Эволюция подходов к пониманию роли инноваций в развитии

социально-экономических систем

Автор Тезис

Й. Шумпетер1 Инновации являются ведущим фактором в развитии социально -экономических систем, инициатором инновационного процесса является предприниматель, а инновационная деятельность - главным фактором, определяющим экономический подъем как фазы циклического развития в среднесрочной и долгосрочной перспективе.

1 Schumpeter, J. A. Business Cycles: a Theoretical, Historical, and Statistical Analysis of the Capitalist Process / J. A. Schumpeter. - Oxford Univ. Press, 1939. — 384 pages.

Окончание таблицы 1.1

Автор Тезис

Н. Д. Кон-дратьев2 Зависимость между спадами и подъемами в экономике определяются сдвигами и колебаниями научно-технического прогресса, оживлением в технологической сфере, что проявляется в повышающей волне длинных экономических циклов, в расширении и распространении применения технологических изобретений.

Ф. А. Хайек3 Инновационная активность и инновационное развитие эластично реагируют на меры регулирования экономики: чем меньше государственный контроль, тем выше вовлеченность предприятий в инновационный процесс, сильнее инновационная динамика, соответственно, разработка институциональных условий и стимулирование конкуренции, ликвидации ограничений предпринимательской инициативы являются условием развития социально-экономических систем.

Г. Менш4 Инновации разного типа играют неоднозначную роль в экономическом развитии. Различают базисные, улучшающие и псевдоинновации. Базисные инновации и их смена определяют цикличность развития, после исчерпания их потенциала возникает технологический пат (застой экономики), что стимулирует генерацию улучшающих инноваций с последующим поиском новых возможностей (нередко через появление псевдоинновации).

К. Фримен, Р. Нельсон, Б. Лунвалл5 Инновации есть системный феномен, комплексный процесс, объединяющий субъектов (инноваторов, предпринимателей), организации (производственные и научные организации), взаимосвязи в единстве, обеспечивающие эффективную инновационную деятельность и развитие.

Р. Солоу, П. Ромер6 Факторы экономического роста (социально-экономических систем) связаны с экзогенным и эндогенным техническим прогрессом. Эндогенный технический прогресс предполагает влияние внутренних факторов развития науки и техники на систему. Экзогенный прогресс вызван влиянием внешних сил научно-технического прогресса.

Г. Чесбро7 Эффективность инновационного процесса зависит от активности внешнего, международного научно-технологического сотрудничества, что приводит к синергетическому эффекту для всех контрагентов реального сектора.

Анализ взглядов зарубежных авторов на роль инноваций в развитии соци-

ально-экономических систем позволил выделить теоретические положения для формирования позиции автора:

2 Кондратьев, Н. Д. Большие циклы конъюнктуры / Н. Д. Кондратьев. - М., 1925.

Кондратьев, Н. Д. Основные проблемы экономической динамики / Н. Д. Кондратьев. - М. : Наука, 1991.

3Хайек, Ф. А. Пагубная самонадеянность. Ошибки социализма / Ф. А. Хайек. - М., 1992. - 304 с.

4 Mensch, G. Stalemate in Technology: Innovations Overcome the Depression / G. Mensch. — New York, 1979. -241 pages.

5Nelson, R. National Innovation Systems: A Comparative Analysis / R.Nelson. - New York: Oxford University Press, 1993. - 541 pages.

Lundvall, B. A., Johnson B., Andersen E.Sloth, Dalum B. National Systems Of Production, Innovation And Competence Building / B. A. Lundvall, B. Johnson, E.Sloth Andersen, B. Dalum // Research Policy 31. - 2002. - pages 213-231. Freeman, C. Technology Policy and Economic Performance: Lessons from Japan / C. Freeman. - London: Frances Pinter, 1987. - 155 pages.

6 Romer, Paul M. Increasing Returns and Long-Run Growth / Paul M. Romer. // The Journal of Political Economy. - 1986. - № 5. - pages 1002-1037.

7 Chesbrough, H. Open Innovation. The New Imperative for Creating and Profiting from Technology / H. Chesbrough. -2003.

1) инновации могут оказывать непосредственное влияние на реальный сектор и отраслевые виды деятельности, как на сферу генерации инноваций, так и на другие сферы экономики, а также подсистемы других уровней; то есть инновационное развитие сопряжено с внутренней индукцией инноваций и с аккумуляцией инновационных импульсов системой извне;

2) существенным является взаимодействие не только между хозяйствующими единицами разных отраслей и секторов в инновационной сфере, но и между социально-экономическими подсистемами и по горизонтали (на одном уровне), и по вертикали с подсистемами (более низкого территориального уровня);

3) наличие инновационного взаимодействия, вне зависимости от сферы приложения активности, способно генерировать синергетические эффекты и стимулировать другие социально-экономические системы.

Инновационное развитие национальной экономики определяется развитием территориальных подсистем; в федеративных странах, прежде всего, - инновационным развитием регионов, в связи с чем фокус анализа факторов и тенденций развития типично смещается на «региональные экономические системы (РЭС).

Обобщение экономических публикаций относительно методологии анализа РЭС позволило выделить следующие подходы: 1) концентрация внимания на самостоятельности и обособленности РЭС, обладающих всеми классическими (традиционными) свойствами системы8: разнородностью входящих в нее элементов, целостностью, функциональной целенаправленностью движения, упорядоченностью и иерархичностью, наличием связей с внешней средой; 2) исследование РЭС как структурно-сложного социально-экономического образования, определяемого спецификой территориальных подсистем, а также совокупностью взаимосвязей между образующими подсистемами более низкого уровня и внешними системами (по отношению к исследуемому территориальному ареалу). В последнем случае развитие РЭС рассматривается с позиции динамики основных субъек-

8 Попов, Р.А. Экономика региона: теория, методология, методика: монография / Р.А. Попов. - М.: Вузовская книга, 2012. - 432 с.

тов (предпринимательского, потребительского, государственного секторов), их взаимосвязей (возникающих на локальной территории страны9) с другими подсистемами, а стратегическими целями развития является повышение уровня благосостояния населения10 на основе максимального использования экономического потенциала.

Многообразие подходов к функционированию РЭС (системный, воспроиз-водственный11, эволюционный, уровневый и др.) позволяет применить в диссертационном исследовании эволюционный подход к экономическому развитию регионов, а именно: акцентировать внимание на сменяемость базовой платформы функционирования РЭС в процессе развития. В современных условиях этот этап связан с распространением инноваций и, соответственно, инновационным развитием регионов.

Зарубежные исследования подтверждают, что инновационная экономика обеспечивает конкурентоспособность и лидерство экономической системе, в том числе и в мировом экономическом пространстве12. Российские ученые отмечают нарастание технологического отставания страны (в том числе в инновационной сфере), в частности, в то время как в США и в странах Западной Европы завершается формирование нового технологического уклада (переход с 5 на 6), многие

13

развивающие13 страны находятся на стадии активного внедрения инновационных процессов в реальный сектор (лидируют азиатские страны), что, соответственно, обеспечивает высокие темпы роста средств производства. Российская экономика характеризуется 3 и 4 технологическими укладами14, что подтверждает необхо-

9 Никулина, И.Е. Системообразующие факторы в развитии регионального социально-экономического климата / И.Е. Никулина, И.В. Хоменко // Региональная экономика: теория и практика. - 2009. - № 20. - С. 20-25

10 Российское экономическое пространство: проблемы и перспективы реструктуризации: монография / Под. Ред. В.И. Гришина, Г.Ю. Гагариной. - М.: ИНФРА-М., 2013. - 187 с.

11 Прохорова, О. В. Факторы устойчивости региональной экономической системы в условиях турбулентности / О.В. Прохорова // Молодой ученый. — 2015. — № 21.1. — С. 18-22. — URL https://moluch.ru/archive/101/23097/ (дата обращения: 27.06.2019).

12Нейсбит, Дж. Мегатренды / Дж. Нейсбит. - М.АСТ, 2003 - 380 с. Тоффлер, Э. Революционное богатство / Э. Тофлер, Х. Тофлер. - М.: АСТ, 2007.

13 Cirera, Xavier; Maloney, William F. The Innovation Paradox : Developing-Country Capabilities and the Unrealized Promise of Technological Catch-Up. Washington, DC: World Bank. -https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/28341? -2017. - 217 pages.

14 Голова, И.М. Инновационно-технологическое развитие промышленных регионов в условиях социально-экономической нестабильности / И.М. Голова, А.Ф. Суховей // Экономика региона. - 2015. - № 1. - С 131-144.

димость ускорения процессов сближения с развитыми странами и формирования инновационно-ориентированной модели экономического развития как на национальном, так и региональном уровнях экономики15.

Диссертант согласен с мнением исследователей, что в российской экономике инновации до сих пор не стали ключевым фактором экономического роста16, а формирование инновационной экономики идет темпами более низкими, чем того требует научно-технологический прогресс. Это, по мнению Р. Нуреева, связано с недостаточной инновационной активностью в реальном секторе субъектов РФ, относительной замкнутостью регионов и стратегией на освоение собственных инновационных ресурсов, низкой долей высокотехнологичных отраслей17. Активизация инновационного развития требует иных подходов к пониманию источников роста реального сектора, базовых отраслей18, построения организационного механизма, стимулирования инноваций и на федеральном, и на региональном уровнях, а также выстраивания сетевого взаимодействия регионов (то есть применения вертикального и горизонтального подходов к пониманию процессов инновационного развития в экономике). Инновационное развитие РФ в целом обусловлено не только интенсивностью генерации инноваций и освоением результатов в регионах, но и стимулированием всего инновационного цикла, включая разработку, коммерциализацию, создание условий для их диффузии между сегментами реального сектора региона, а также межсекторальные и межрегиональные коммуникации (проникновение в другие сферы и регионы).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Килина Ирина Петровна, 2020 год

н и К

0,1

а

о -Л

-0,1

0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5

Интегральный индекс условий инновационного развития

0,55

0,6

Рисунок 3.2 - Инновационные региональные ситуации в структуре метрик параметров инновационного развития Из рисунка заметно, инновационное развитие регионов обладает сопряженностью внутрирегиональных и пространственных характеристик: субъекты РФ, по уровню имеющие лучшие инновационные условия, демонстрируют более высокую инновационную результативность и характеризуются высокими показателями плотности и однородности пространственных инновационных параметров (они локализованы в верхнем правом углу системы координат), регионы же, имеющие низкий индекс инновационных условий, как правило, имеет низкую результативность (расположены ближе к началу координат).

Таким образом, оценка пространственных факторов инновационного развития и применение системной диагностики инновационного пространства позво-

0

лила выявить следующие тенденции, существенные с позиции диссертанта для понимания инновационной динамики отдельных субъектов РФ, обоснования гипотезы, и, как следствие, для оценки инновационного развития территорий:

1) За период 2010-2017 гг. наблюдается увеличение концентрированности инновационного пространства по показателям инновационных условий (численности персонала, занимающегося исследованиями, затрат на технологические инновации) и снижение концентрированности по показателям инновационной результативности (объему инновационных товаров, работ и услуг и инновационной активности организации), что говорит о росте вовлеченности регионов в инновационный процесс и, косвенно о процессе диффузии инноваций (исследований и разработок) между территориями, инновационными центрами.

2) При оценке неравномерности инновационного пространства выявлено снижение межрегиональных различий по параметрам обеспеченности инновационными ресурсами в 2010-2017 гг. и рост по большинству проанализированных показателей инновационной результативности. Вместе с тем снижение разрыва в обеспеченности финансовыми, кадровыми, материальными условиями происходит, на взгляд диссертанта (в соответствии с проведенными расчетами), не за счет «догоняющего развития» слабыми регионами сильных, а за счет снижения показателей субъектов РФ с высоким уровнем показателей инновационных условий (что подтвердила концепция бета-конвергенции). Кроме того, дифференциация между наименее и наиболее инновационно развитыми регионами усиливается, несмотря на общую картину роста вовлеченности регионов в инновационный процесс.

3) Позиции отдельных регионов по агрегированному индексу инновационных пространственных параметров относительно стабильны (2013-2017 гг.), при этом пространственные характеристики инновационной динамики региона кор-релированы (с позиции взаимосвязи между показателями внутрирегиональных инновационных условий, инновационной результативности развития, с одной стороны, и параметрами инновационного пространства - с другой).

4) Характеризуя инновационный ландшафт РФ, можно говорить о центрально-периферийной модели инновационного развития: интенсивность инновационной динамики снижается от центров к периферии.

3.2 Инновационный профиль регионов и стратегические ориентиры инновационного развития (на примере субъектов РФ с идентичной отраслевой структурой)

Для формирования прикладных рекомендаций и определения перспектив активизации инновационного развития регионов диссертантом разработан системный инновационный профиль регионов, расположенных в одном локальном пространстве относительно опорного региона. В качестве центров макрозон выбраны субъекты РФ, имеющие аналогичную отраслевую структуру экономики и металлургический профиль специализации. В рамках рабочей гипотезы диссертантом сделано предположение, что инновационные параметры граничных регионов макрозон потенциально создают дополнительные возможности инновационного развития через большую доступность кооперационного взаимодействия (производственного, научно-технического, информационного, инфраструктурного типов и пр., которые являются каналами географического распространения инноваций), что стимулирует инновационное развитие субъектов РФ.

Для формирования комплексного представления об инновационном развитии регионов проведено сравнение системных инновационных профилей регионов макрозоны, включающих:

1) параметры инновационного развития с учетом внутрирегиональных факторов (значений интегральных индексов инновационных условий и инновационной результативности; соотношения позиции в базовой классификации регионов);

2) агрегированные индексы пространственных параметров субъектов РФ (классификации по квартилям).

Для оценки возможности межрегионального взаимодействия рассчитаны показатели гравитации (тяготения, как их ещё называют - индикаторы силы свя-

занности) между опорным регионом и граничными регионами макрозоны (по показателям ВРП, инвестиции в основной капитал, объем обрабатывающего производства, объем продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей). Показатель гравитации рассчитан диссертантом с использованием гравитационной модели (учитывающей расстояния между регионами, абсолютные значения инновационных параметров).

Опорными регионами являются: Челябинская (доля обрабатывающей промышленности в структуре ВРП в 2017 г.128 - 35,3 %, в обрабатывающей промышленности - 61,5 %129), Вологодская (38,1 % и 62 %, соответственно), Липецкая (39,4 % и 67,4 %) области и Красноярский край (31,4 % и 74,5 %). Детализация системного инновационного профиля и показателей гравитации, а также выводы представлены в логической последовательности по каждой макрозоне с выделением опорного региона и граничных субъектов РФ.

I) Макрозона с опорным регионом - Челябинская область. Системный инновационный профиль Челябинской области и граничных регионов (Республика Башкортостан, Свердловская, Курганская, Оренбургская области) представлен в таблице 3.11.

Таблица 3.11 - Системный инновационный профиль регионов с центром

макрозоны - Челябинская область (2017 г.)

Регионы макрозоны Интегральные индексы инновационного развития по внутрирегиональным показателям Агрегированный индекс инновационного развития по пространственным показателям

Позиция (матрица регионов «условия-результативность») Агрегированный индекс инновационного развития Ранг по про-стран-ству

Интегральный индекс условий инновационного развития Интегральный индекс результативности инновационного развития Группа по базовой классификации

значение квартиль

Республика Башкортостан 0,338 0,236 II 0,026 Ql 15

Свердловская область 0,365 0,241 II 0,035 Ql 7

Челябинская область (опорный регион) 0,321 0,160 III 0,029 Ql 10

Курганская область 0,120 0,174 IV 0,004 Q4 58

Оренбургская область 0,268 0,083 IV 0,011 Qз 37

*Темно-серым выделена принадлежность к наилучшей группе в матрице, светло-серым принадлежность к первому квартилю по уровню пространственных параметров регионов.

128 Регионы России. Социально-экономические показатели. 2018: Р32 Стат. сб. / Росстат. - М., 2018. -1162 с.

129 Федеральная служба государственной статистики. - Режим доступа: https://www.gks.ru/.

Попарные значения силы гравитации между опорным субъектом РФ и каждым регионом из макрозоны представлены на рисунке 3.3.

9 000 000 8 000 000 7 000 000 6 000 000 5 000 000 4 000 000 3 000 000 2 000 000 1 000 000

80 000 000 70 000 000 I- 60 000 000 50 000 000 I- 40 000 000 30 000 000 |- 20 000 000 10 000 000

Республика Оренбургская Курганская область Свердловская

Башкортостан область область

Инвестиции

объем обрабатывающего производства

Объем продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей объем инновационных товаров, работ и услуг -ВРП

Рисунок 3.3 - Показатели гравитации Челябинской области с граничными регионами макрозоны

Наибольшее притяжение (связанность) Челябинская область имеет со Свердловской областью. Челябинская область по базовой классификации относится ко II группе в 2013 г. и к III в 2017 г., по пространственным параметрам к квартилю Рх; на втором месте по силе гравитации с существенно более низкими значениями - Республика Башкортостан. Стоит отметить, что Свердловская область и Республика Башкортостан относятся к регионам II группы (по базовой классификации с учётом внутрирегиональных параметров) и входят в топ-25 ^1) по параметрам инновационного пространства (агрегированный индекс). С другими регионами, которые относятся к IV группе (Оренбургская и Курганская области), Челябинская область имеет низкие показатели гравитации. Основной партнер - Свердловская область, имеет более высокие значения интегрального индекса условий инновационного развития, что создает потенциально благоприятную среду для инновационно-активных предприятий как своего региона, так и локализованных в макрозоне. В то же время фактические данные по развитию научно-технической и производственной кооперации показывают отсутствие совместных производственных и инновационных кластеров, взаимодействие между регионами в инновационной сфере, несмотря на наличие высокого потенциала практически отсутствует, что позволяет предположить скорее конкурентный тип межре-

гиональных взаимосвязей (стратегия на саморазвитие и автономизацию), хотя соседство таких субъектов РФ может стимулировать повышение инновационной активности путем вовлечения в единые технологические цепочки добавленной стоимости. Эффект от кооперации повысил бы возможности одновременно и того, и другого региона.

II) Макрозона с опорным регионом - Липецкая область. Системный инновационный профиль Липецкой области в макрозоне граничных регионов: Воронежской, Курской, Рязанской, Тульской, Тамбовской, Орловской областями, представлен в таблице 3.12, сила связанности представлена на рисунке 3.4. Таблица 3.12 - Системный инновационный профиль регионов с центром

макрозоны - Липецкая область (2017 г.)

Регионы макрозоны Интегральные индексы инновационного развития по внутрирегиональным показателям Агрегированный индекс инновационного развития по пространственным показателям

Позиция (матрица регионов «условия-результативность») Агрегированный индекс инновационного развития Ранг по про-стран-ству

Интегральный индекс условий инновационно-го развития Интегральный индекс ре-зультатив-ности ин-новацион-ного развития Группа по базовой классификации индекс пространства квартиль

Воронежская область 0,353 0,244 II 0,031 Ql 9

Курская область 0,297 0,210 II 0,013 Q2 31

Липецкая область (опорный регион) 0,340 0,296 II 0,025 Ql 17

Рязанская область 0,314 0,249 II 0,015 Q2 28

Тульская область 0,354 0,263 II 0,028 Ql 13

Тамбовская область 0,350 0,141 III 0,015 Q2 26

Орловская область 0,264 0,140 IV 0,008 Qз 45

*Темно-серым выделена принадлежность к наилучшей группе в матрице, светло-серым принадлежность к первому квартилю по уровню пространственных параметров регионов.

Наибольшие показатели гравитации наблюдаются между Липецкой областью (II типологическая группа по базовой классификации; Q1 по агрегированному индексу пространственных параметров) и Воронежской областью (II; Q1), на втором месте по показателю гравитации между Липецкой областью находится Тамбовская область (III; Q1), на третьем месте по показателям гравитации находится Тульская область (I;! Q1). С сильными Курской (II; Q2) и Рязанской (II; Q2)

областями показатели гравитации достаточно низкие, что может отчасти объясняться относительно более низким рангом данных регионов-контрагентов по агрегированному индексу пространственных инновационных параметров. Значительное влияние на экономику Липецкой области оказывает территориальная близость к Москве и активное применение Липецкой областью таких инструментов территориального развития, как свободные экономические зоны, наличие промышленных кластеров и вхождение в пилотные инновационные кластеры РФ.

3 000 000 2 500 000 2 000 000 1 500 000 1 000 000 500 000

^ ^ ^ £

# # # ^ А Л

¿г

£

^ ^ .ж -я

30 000 000 Инвестиции

25 000 000

20 000 000 объем

обрабатывающего

15 000 000 производства

10 000 000 Объем продукции

высокотехнологичных и

5 000 000 наукоемких отраслей

объем инновационных

- товаров, работ и услуг

-ВРП

Рисунок 3.4 - Гравитация Липецкой области с граничными регионами макрозоны

III) Макрозона с опорным регионом - Вологодская область. Системный инновационный профиль Вологодской области (опорного региона) в макрозоне граничных регионов: Кировской, Новгородской, Ярославской, Ленинградской, Тверской, Архангельской, Костромской областями, Республикой Карелия) представлены в таблице 3.13.

макрозоны - Вологодская область (2017 г.)

Регионы макрозоны Интегральные индексы инновационного развития по внутрирегиональным показателям Агрегированный индекс инновационного развития по пространственным показателям

Позиция (матрица регионов «условия-результативность») Агрегированный индекс инновационного развития Ранг по про-стран-ству

Интегральный индекс условий инновационного развития Интегральный индекс результативности инновационного развития Группа по базовой классификации индекс пространства квартиль

Кировская область 0,295 0,225 II 0,007 Qз 52

Новгородская область 0,307 0,205 II 0,007 Qз 50

Ярославская область 0,342 0,242 II 0,025 Ql 16

Ленинградская область 0,351 0,128 III 0,012 Q2 33

Тверская область 0,334 0,140 III 0,012 Q2 35

Архангельская область 0,265 0,173 IV 0,008 Qз 47

Вологодская область (опорный регион) 0,194 0,136 IV 0,005 Q4 56

Костромская область 0,194 0,162 IV 0,003 Q4 62

Республика Карелия 0,209 0,053 IV 0,002 Q4 65

*Темно-серым выделена принадлежность к наилучшей группе в матрице, светло-серым принадлежность к первому квартилю по уровню пространственных параметров регионов.

Значения показателя гравитации Вологодской области с регионами макрозоны представлены на рисунке 3.5. Вологодская область имеет низкие значения интегральных индексов условий и результативности инновационного развития, а также агрегированного индекса пространственных характеристик (по базовой классификации - IV группа; по пространственным характеристикам - Q4), окружена сильными соседями (Кировская (II; Qз), Новгородская (II; Qз), Ярославская (II; Q1). В силу низких инновационных показателей она не интересна, как потенциальный партнер по инновационной кооперации, что подтверждается значениями показателей гравитации только с Ярославской областью (II; Q1) - с лучшими инновационными параметрами, при этом между Вологодской и Ярославской областями показатели гравитации имеют относительно высокую величину.

800 000,00 700 000,00 600 000,00 500 000,00 400 000,00 300 000,00 200 000,00 100 000,00

Л? А. ,-«3»

£ > > # > £ >

£ #

У </У>

4

8 000 000,00 7 000 000,00 6 000 000,00 5 000 000,00 4 000 000,00 3 000 000,00 2 000 000,00 1 000 000,00

I Инвестиции

| объем обрабатывающего производства

I Объем продукции

высокотехнологичных и

наукоемких отраслей объем инновационных

товаров, работ и услуг ВРП

Рисунок 3.5 - Показатели гравитации Вологодской области с граничными регионами макрозоны

IV) Макрозона с опорным регионом - Красноярский край. В таблице 3.14 представлен системный инновационный профиль Красноярского края с регионами макрозоны: Томской, Иркутской, Кемеровской областями, Республиками Тыва, Саха, Хакасия, ХМАО и ЯНАО (последние исключены в силу аномальных экономических показателей).

Таблица 3.14 - Системный инновационный профиль регионов с центром макрозоны - Красноярский край (2017 г.)

Регионы Интегральные индексы инновационного развития по внутрирегиональным показателям Агрегированный индекс инновационного развития по пространственным показателям

Позиция (матрица регионов «условия-результативность») Агрегированный индекс инновационного развития Ранг по про-стран-ству

Интегральный индекс условий инновационного развития Интегральный индекс результативности инновационного развития Интегральный индекс условий Интегральный индекс результативно-сти квартиль

Красноярский край (опорный регион) 0,332 0,311 II 0,006 04 55

Томская область 0,369 0,321 II 0,008 0в 46

Иркутская область 0,339 0,087 III 0,006 03 54

Кемеровская область 0,204 0,076 IV 0,012 02 36

Республика Тыва 0,166 0,019 IV 0,001 04 72

Республика Хакасия 0,210 0,042 IV 0,002 04 66

*Темно-серым выделена принадлежность к наилучшей группе в матрице

** В таблице не представлены значения по ХМАО, ЯНАО, Республики Саха, поскольку они не были включены в итоговую выборку при типологизации регионов

Оценка показателей гравитации Красноярского края с регионами макрозоны представлена на рисунке 3.6. Красноярский край (II типологическая группа базовой классификации, по агрегированному индексу пространственных параметров -Q4) находится в окружении слабых по инновационным показателям партнеров, кроме Томской области (II типологическая группа; квартиль - Q3) - с высоким показателем гравитации с Красноярским краем (по объему инновационной продукции), что может говорить о наличии потенциала возможной межрегиональной кооперации. Обращает на себя внимание масштаб расстояний в макрозоне Красноярского края, в отличие от макрозон Европейской части России, что значительно снизило пространственные показатели и величину агрегированного индекса (определяется с учётом плотности, которая определяется на единицу площади, а гравитация с учётом расстояния). Наибольшие показатели гравитации по ВРП, инвестициям, объему обрабатывающих отраслей и высокотехнологичной продукции диагностированы со слабой по уровню инновационного развития Кемеровской областью IV ^2).

350 000,00 300 000,00 250 000,00 200 000,00 150 000,00 100 000,00 50 000,00

& Л

^ ^ & * * * * *

8 000 000,00 7 000 000,00 6 000 000,00 5 000 000,00 4 000 000,00 3 000 000,00 2 000 000,00 1 000 000,00

I Инвестиции

объем обрабатывающего производства

I Объем продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей

объем инновационных товаров, работ и услуг

ВРП

Рисунок 3.6 - Показатели гравитации Красноярского края с граничными регионами макрозоны

В таблице 3.15 представлены сводные показатели гравитации опорных регионов с соседними граничными субъектами РФ макрозон. Серой заливкой выделены опорные регионы, жирным шрифтом - граничные регионы, имеющие наибольшие показатели гравитации с опорными регионами. Значения показателей

макрозоны представлены спарклайнами внутри ячеек, которые позволяют провести визуальное сравнение между регионами по каждому проанализированному показателю.

Таблица 3.15 - Значение показателей гравитации регионов макрозон

макрозона Опорный регион/граничные регионы макрозоны место региона Показатели для оценки силы гравитации

по базовой классификации (внутрирегинальн ые факторы) ранг по пр остр анв тенным параметрам Инвестиции ВРП объем обрабатывающе го производства Объем продукции высокотехнологи чных и наукоемких отраслей объем инновацион ных товаров, работ и услуг

I Челябинская область (опорный регион) ш - 10

Свердловская область II д1 - 7 1 545 759 70 113 790 7 672 552 3 316 663 485 982

Республика Башкортостан II - 15 320 342 10 881 743 1 087 075 573 511 65 542

Курганская область IV д4 - 58 63 310 3 771 494 282 244 211 807 6 717

Оренбургская область IV дз - 37 64 710 1 952 438 92 354 46 812 4 229

II Липецкая область (опорный регион) II - 17

Воронежская область II - 9 2 544 350 27 139 359 1 486 314 646 297 129 117

Курская область II - 31 119 328 1 602 921 113 679 34 940 15 913

Орловская область IV дз - 45 71 948 1 234 697 86 105 29 403 1 043

Рязанская область II - 28 126 308 2 556 904 306 256 74 743 17 872

Тамбовская область III д2 - 26 867 907 8 212 347 397 987 167 630 44 886

Тульская область II - 13 214 726 3 246 957 527 072 96 961 59 860

III Вологодская область (опорный регион) IV д4 -56

Костромская область IV д4 -62 38 998 1 098 648 99 205 36 570 3 398

Тверская область III д2 -35 52 730 738 803 50 667 28 800 680

Ярославская область II -16 315 178 6 895 833 719 884 331 414 22 105

Республика Карелия IV д4 -65 19 423 434 030 27 947 11 357 34

Архангельская область без Ненецкого авт.округа IV д3 -47 25 735 405 648 41 574 20 867 3 029

Ленинградская область III д2 -33 108 838 1 144 193 129 473 34 623 919

Новгородская область II д3 -50 26 066 364 326 53 996 17 963 355

Кировская область II д3 -52 11 126 217 201 24 330 10 400 336

IV Красноярский край (опорный регион) II д4 -55

Ханты-Мансийский автономный округ-Югра 59 608 1 017184 7 665 8 715 168

Ямало-Ненецкий автономный округ 36 541 376 069 1 889 1 790

Республика Тыва IV д4 -72 6 585 174 240 492 6 090 6

Республика Хакасия IV д4 -66 59 697 2 324 387 145 971 47 734 384

Иркутская область III д3 -54 102 885 2 031 387 75 905 44 479 536

Кемеровская область IV д2 -36 318 880 7 010 845 314 801 141 114 3 933

Томская область II д3 -46 122 350 2 839 807 91 845 81 105 4 967

Республика Саха (Якутия) IV д4 -69 9 194 97 434 337 1 564 35

Сводные данные по 4 макрозонам с позиции гравитационных показателей гравитации опорных регионов (по ВРП, инвестициям, объему обрабатывающего производства, объему высокотехнологичной и инновационной продукции) позволяют отметить, что наибольшие значения зафиксированы между опорными регионами и регионами макрозоны, имеющими наивысшие агрегированные индексы (ранги по показателям инновационного пространства), это приводит диссертанта к предположению, что стратегически целесообразным является использование

потенциала межрегионального сотрудничества, выстраивания приоритетов с ориентиром взаимодействия с регионами с высоким рангом инновационного пространства, от которых распространяются наиболее сильные импульсы инновационной динамики.

По результатам анализа количественных оценок (рисунок 3.7: две типологии по внутрирегиональным и пространственным критериям) обобщены типовые ситуации рассмотренных регионов относительно опорных и их основных граничных контрагентов в контексте потенциального инновационного взаимодействия. Отличия между парами регионов с наибольшими показателями гравитации в инновационной сфере позволяют выделить благоприятные системные позиции у регионов связки Липецкая-Воронежская области и Свердловская-Челябинская области. И в то же время наблюдается полярность ситуаций между двумя другими парами регионов (Красноярский край - Кемеровская область, Вологодская область - Красноярский край). Ситуация низких пространственных характеристик Красноярского края объяснима исторически слабой освоенностью региона, большей территориальной емкостью при низкой плотности населения (рисунок 3.7).

Qi Челябинская область „—Свердловская область Воронежская область ♦ Липецкая область 1 » Ярославская область

Q2 Кемеровская область***

Q3

Q4 Вологодская область* Красноярский край

IV I III II

Рисунок 3.7 - Позиции регионов по уровню инновационного развития

в зависимости от квартиля пространственных параметров и группы базовой классификации регионов (по внутрирегиональным параметрам)

Параметры регионов четырех макрозон: 1) интегральные индексы инновационного развития регионов; 2) отличия по уровню (базовой классификации регионов; квартиля пространственных параметров); 3) расстояние между регионами, а также учитываемая вербальная информация о формах взаимодействия (в качестве источников использованы Стратегии социально-экономического развития субъектов РФ130 в части блока межтерриториального взаимодействия) представлены в таблице 3.16.

Таблица 3.16 - Типы взаимосвязей макрозон опорных регионов

Тип взаимосвязи Регионы Инновационное развитие, определяемое внутрирегиональными факторами Агрегированный индекс пространственных параметров Показатели гравитации (притяжение) между регионами

Рассто яние, км Объем продукции

Интегральные индексы инновационного развития Группа по базовой классифик ации Значение Кварт иль Высокотехно логичных и наукоемких отраслей Инновационных товаров, работ и услуг

Условий Результативн ости

« § cg 5 s £ § | £ о с о КК Свердловская область 0,365 0,241 II 0,035 Q1 203 3 316 663 485 982

Челябинская область 0,321 0,160 Iii 0,029 Q1

0J = о и s е 1 " о § К Воронежская область 0,353 0,244 II 0,031 Q1 126 646 297 129 117

Липецкая область 0,340 0,296 II 0,025 Q1

Я о я = о S § о * ё в В 3 Д Ярославская область 0,342 0,242 II 0,025 Q1 194 331 414 22 105

р Вологодская область 0,194 0,136 IV 0,005 Q4

4J £ с ES Ч о И ST 5 1 " о § р Кемеровская область 0,204 0,076 IV 0,012 Q2 533 141 114 3 933

Д Красноярский край 0,332 0,311 II 0,006 Q4

* цветом выделены опорные регионы; тип взаимодействия: КК - конкуренция; К - кооперация; Д -

«донор»; Р - «реципиент».

В левой колонке представлена версия диссертанта относительно типов взаимодействия: К - кооперация между регионами; КК - конкурентный тип взаимодействия; Д и Р - соответственно, отличия позиции («донор» и «реципиент») при полярных по уровню параметрах инновационных показателей. Диссертантом

130 Стратегия социально-экономического развития Липецкой области на период до 2024 года: Закон Липецкой области от 25 декабря 2006 года № 10-03. -- URL: http://docs.cntd.ru/document/872606764.

О стратегии социально-экономического развития Воронежской области на период до 2035 года: Закон Воронежской области от 20.12.2018 № 168-03 - URL: http://docs.cntd.ru/document/550300779.

О стратегии социально-экономического развития Свердловской области на 2016-2030 годы: Закон Свердловской области от 21 декабря 2015 года № 151-03. - URL: http://docs.cntd.ru/document/429024960.

Об утверждении Стратегии социально-экономического развития Челябинской области на период до 2035 года: Постановление Законодательного собрания Челябинской области от 31 января 2019 года № 1748. - URL: http://docs.cntd.ru/document/553i3307i.

построены условные схемы взаимодействия опорных регионов с наиболее близкими регионами макрозоны, имеющими при этом высокие параметры связанности с опорным регионом (рисунок 3.8).

Рисунок 3.8 - Схема позиции регионов макрозоны в контексте потенциального взаимодействия в инновационной сфере Близость значений интегральных индексов условий, результативности инновационного развития и места в классификациях регионов позволяет визуализировать рассматриваемые ситуации: А) Ситуация близких значений инновационных параметров может существовать в двух вариантах: 1) «партнерство» равно-статусных регионов (Липецкая и Воронежская области); 2) «конкуренция» (Челябинская и Свердловская области); Б) Ситуация полярности между инновационными позициями регионов определена также в двух альтернативных вариантах: 1) Вологодская область (опорный регион - «реципиент») - Ярославская область («донор»); 2) Красноярский край (опорный регион - «донор») - Кемеровская область («реципиент»). Размер круга (масштаб сохранен на диаграммах в целях

сравнения) показывает величину агрегированного индекса пространственных параметров инновационного развития. Для уточнения возможных реальных кооперационных связей безусловно должна быть детализирована специфика отраслевой структуры потенциальных инновационных контрагентов.

Безусловно, немаловажным фактором является географическая близость регионов: при сопоставимых условиях, между Липецкой и Воронежской областями, с одной стороны, и Челябинской и Свердловской областями - с другой, между первыми существует большая гравитационная сила, разница в расстоянии практически в 2 раза. Полярные ситуации наблюдаются между Красноярским краем и Кемеровской областью, а также Вологодской и Ярославской областями; разница расстояний не в пользу второй пары.

На взгляд диссертанта, при разработке Стратегий социально -экономического развития в части разработки формата межрегионального взаимодействия в инновационной сфере необходимо учитывать инновационный статус граничных регионов с позиции внутрирегиональных и пространственных параметров инновационного развития.

Диссертантом представлена рабочая матрица определения типа соседства с учетом инновационного статуса опорного региона и граничных регионов макрозоны, включающего характеристики субъектов РФ с позиции внутрирегиональных (типологическая группа) и пространственных параметров (квартиль по агрегированному индексу пространственных параметров) (рисунок 3.9). По оси абсцисс расположены типологические группы в соответствии с базовой классификацией регионов от «худших» (IV группы) к «лучшим» (II группе) (IV II) (ранжирование групп осуществлено с учетом возможных потенциальных межгрупповых переходов), по оси ординат обозначены квартили регионов в соответствии с агрегированным индексом пространственных параметров.

01 р р с с

02 к р р с

Оз к р р с

04 к р р р

IV I III II

Типологические группы в соответствии с матрицей «условия -результативность» инновационного развития Условные обозначения: (внутрирегиональные факторы)

«к» - критический тип локального ИП; «р» - рестрикционный тип локального ИП; «с» - стимулирующий тип локального ИП

Рисунок 3.9 - Качество инновационного пространства макрозон в целом Цветом визуализированы сочетания, создающие тот или иной тип локального инновационного пространства (стимулирующий, рестрикционный, критический).

Поскольку опорные регионы имеют разное количество приграничных субъектов с разным инновационным статусом, то для выявления общего типа пространственной среды, на взгляд диссертанта, важна идентификация регионов, с наиболее тесными гравитационными связями.

Если опорный регион находится в любом квадрате матрицы макрозоны, а граничный - в зоне II/ (01; 02, 0)3, Ш/Оь можно говорить о стимулирующем типе локального инновационного пространства, когда граничный регион макрозоны имеет высокий инновационные региональные и пространственные характеристики, что делает его привлекательным для максимальной кооперации с ним и реализации совместных проектов (на рисунке 3.9 выделено буквой «с», светлый фон»). При стимулирующем типе взаимодействия возможна кооперация между регионами на всех этапах инновационного процесса, вовлечение в региональный процесс субъектов инновационной деятельности соседнего региона. Стимулирующий тип соседства предусматривает возможность использования инновационного потенциала граничных территорий.

Если опорный регион находится в любом квадрате матрицы макрозоны, а граничный - в зоне II/ (Q4), III/(Q2, Q3, Q4), I/( Q1, Q2, Q3, Q4), IV/Q1 (регионы с недостаточными инновационными характеристиками) - наблюдается рестрикци-онный тип локального инновационного пространства (рисунок 3.9, буква «р», светло-серая заливка). В данном случае стратегия опорного региона строится с опорой на собственные инновационные возможности. Рестрикционный тип «соседства» предполагает отсутствие регионов с высоким уровнем инновационного развития. В то же время при оценке возможностей межрегионального взаимодействия определяющее значение имеет анализ частных параметров условий и результативности инновационного развития, конкретизации преимуществ соседних регионов по частным направлениям.

В случае когда опорный регион находится в зоне II/Q4, III/(Q2, Q3, Q4), I/( Q1, Q2, Q3, Q4), IV (Q1, Q2, Q3, Q4), а соседний в зоне регионов с низким инновационным статусом, диагностируется критический тип соседства, когда потенциал межрегионального взаимодействия в инновационной сфере минимален (рисунок 3.9, буква «к», темно-серая заливка). Критический тип «соседства» предусматривает «инновационный вакуум», при котором и исследуемый регион, и его окружение имеют низкий уровень характеристики инновационного развития, пространственные эффекты инновационной динамики для опорного региона минимальны, и для активизации инновационного развития региона целесообразно использование преимуществ и включение в цепочки добавленной стоимости регионов других макрозон.

На рисунке 3.10 представлено локальное инновационное пространство стимулирующего типа в зоне опорного региона Челябинской области (III, Q1) и окружающих его приграничных субъектов РФ, обозначены позиции регионов в системе: внутрирегиональные факторы инновационного развития/качество инновационного пространства.

Я й И

268 км Курганская область

Оренбургская область ____________________>_____________________________________

/ / ^^ 754 км

Свердловская область Республика ^ Башкортостан 203 км ^ ^ ~ •Челябинская область 416 км

II

III

IV

^ Типологические группы в соответствии с матрицей «условия-результативность» инновационного развития

(внутрирегиональные факторы)

Рисунок 3.10 - Локальное инновационное пространство макрозоны Челябинской области стимулирующего типа К стимулирующему типу локального инновационного пространства относится макрозона Липецкой области (II, Ql) и Вологодской области (II, Q4) (рисунки 3.11, 3.12).

Q4 Qз

Q2 Ql

294 Орловская область км А

347 км Курская область Рязанская область / г_/ 135 км Тамбовс кая область

▼ 265 км У - Липецкая область 126 км

Воронежская областа > Тульская область > г *- 292 км

II

III

IV

Типологические группы в соответствии с матрицей «условия-результативность» инновационного развития

(внутрирегиональные факторы)

Рисунок 3.11 - Локальное инновационное пространство макрозоны

Липецкой области

з

2

I

I

В &

Q4 Q3

Q2 Qi

Новгородская область Кировская область

Ярославская область

Вологодская област.^^

Костромская область у

Республика Карелия' Архангельская область

Тверская область ^ Ленинградская область

II

III

IV

Типологические группы в соответствии с матрицей «условия -результативность» инновационного развития (внутрирегиональные факторы)

Рисунок 3.12 - Локальное инновационное пространство макрозоны

Вологодской области Макрозона Красноярского края (II, Q4) представлена регионами с худшим качеством инновационного пространства и уровнем внутрирегиональных параметров, в связи с чем можно диагностировать рестрикционный тип локального инновационного пространства (рисунок 3.13).

вт рт

Q4

Q3

Q2

Qi

II

III

IV

Типологические группы в соответствии с матрицей «условия-результативность» инновационного развития (внутрирегиональные факторы)

544 км

I

I

Рисунок 3.13 - Локальное инновационное пространство макрозоны

Красноярского края

Таким образом, на основе анализа системных инновационных профилей в целом по макрозонам (не только с учетом регионов с наибольшими показателями гравитации между собой (таблица 3.16)), можно диагностировать:

- Липецкая область находится в целом в стимулирующем локальном инновационном пространстве, за исключением Орловской области, остальные регионы имеют средние или высокие инновационные параметры;

- Красноярский край находится в целом в рекстрикционной зоне с учетом больших расстояний между регионами и в целом невысокими параметрами инновационной сферы;

- Челябинская область находится в смешанной макрозоне с наличием регионов с полярным инновационным статусом;

- По Вологодской области можно отметить, что единственный близко расположенный регион - Ярославская область с хорошими инновационными параметрами, другие регионы (Тверская и Ленинградская области) с высокими интегральными и агрегированным индексом расположены на расстоянии в 2,5-3 раза дальше, чем Ярославская область. В целом 5 регионов отличаются относительно хорошими по инновационным параметрам значениями и 3 - низкие, но значителен фактор расстояния как и в макрозоне Красноярского края.

При этом тип локального инновационного пространства определяет модель межрегионального сотрудничества, которое заключается в вовлечении в инновационные процессы, протекающие в регионах, с которыми наблюдается наивысшие показатели гравитации и близкий уровень инновационного развития субъектов инновационной деятельности соседних территорий.

Результаты проведенного исследования показывают, что при выборе основных контрагентов в рамках межрегионального инновационного взаимодействия, при разработке стратегии инновационного развития регионов целесообразна диагностика системного инновационного профиля регионов локального инновационного пространства (макрозоны), отбор потенциальных партнеров по инновационному взаимодействию. Важным моментом при выстраивании взаимоотношений с соседними регионами является наличие в макрозоне сильных по инновационным

параметрам субъектов РФ и общего качества инновационного пространства макрозоны. При этом системный анализ инновационных профилей регионов не исключает необходимость детализации и анализа частных показателей инновационных условий и результативности, которые конкретизируют и формируют варианты потенциального сотрудничества по определённым направлениям, по которым партнер имеет преимущества в инновационной сфере.

3.3 Рекомендации по активизации инновационного развития регионов на основе резервов экономической динамики

Активизация инновационной динамики регионов для достижения целей социально-экономического развития территорий, реализуются за счет выстраивания эффективной системы стратегического планирования, разработки плана реализации, корректной системы направлений и мероприятий, объективных индикаторов продвижения в регионе.

С целью определения направлений экономической политики Челябинской области и совершенствования программного обеспечения инновационного развития на основе ускорения инновационной динамики диссертантом:

1) проведен анализ системы стратегического планирования Челябинской и Свердловской областей в инновационной сфере;

2) проанализированы документы межрегионального взаимодействия между Челябинской и Свердловской областями;

3) сформированы рекомендации по совершенствованию системы стратегического планирования Челябинской области с целью активизации инновационной динамики;

4) предложен концептуальный подход к организационной модели межрегионального взаимодействия в инновационной сфере.

Диссертантом проанализированы документы, регламентирующие государственное регулирование инновационного развития Челябинской области: Стратегия социально-экономического развития на период до 2035 года Челябинской области, Стратегия развития инновационной деятельности в Челябинской области до 2020 года131, Закон Челябинской области «О стимулировании инновационной деятельности в Челябинской области»132, целевые программы «Развитие инновационной деятельности в Челябинской области» на 2005-2007 годы, 2008-2010 годы, 2011-2012 годы, 2013-2015 годы, государственная программа «Экономическое развитие и инновационная экономика Челябинской области»133 (продлена до 2020 г.). Функционал документов заключается в создании условий для развития экономики Челябинской области опережающими темпами.

Анализ программ за период 2005-2012 гг. с позиции оценки эффективности использования бюджетных средств и выполнения плановых индикативных показателей, проведенный диссертантом, показал, что в целом за период наблюдается низкая эффективность реализации программ инновационного развития Челябинской области134: интегральный показатель эффективности программы на 20052007 гг. составляет 0,38 от целевой 1, на 2008-2010 гг. - 0,35, на 2010-2011 гг. -1,07 (данная целевая программа показала эффективность за счет перевыполнения плана в 3,42 раза по индикатору создания новых передовых производственных технологий).

Диссертантом проанализированы Стратегии социально-экономического развития Челябинской области на период до 2020135 и 2035 года136, Стоит отме-

131 Стратегия развития инновационной деятельности в Челябинской области до 2020 года: Распоряжение Правительства Челябинской области от 12.10.2012 г. № 260-рп. - URL: http://docs.cntd.ru/document/444933641.

132 О стимулировании инновационной деятельности в Челябинской области: Закон Челябинской области от 26.05.2005 г. № 383-ЗО. - http://docs.cntd.ru/document/802029321.

133 О государственной программе Челябинской области «Экономическое развитие и инновационная экономика Челябинской области на 2016-2018 годы»: Постановление Правительства Челябинской области от 16 декабря 2015 г. № 623-П. - URL: http://docs.cntd.ru/document/432841330.

134 Килина, И.П. Оценка эффективности реализации целевых программ инновационного развития Челябинской области / И.П. Килина, Е.А.Лясковская // Современные хозяйственные отношения: вызовы глобализации: труды международной научной конференции. - Челябинск. - 2013. - С. 133-142.

135 О принятии Стратегии социаль-но-экономического развития Челябинской области до 2020 года: Постановление Законодательного собрания Челябинской области от 26 марта 2014 года № 1949 (утратило силу на основании Постановления Законодательного Собрания Челябинской области от 31.01.2019 № 1748). - URL: http://docs.cntd.ru/document/428673490.

тить, что в актуальной версии стратегии заметно усиление внимания к инновационному сектору. В таблице 3.17 представлены направления инновационного развития Челябинской области на стратегическую перспективу. Таблица 3.17 - Анализ перспектив инновационного развития Челябинской области в ключевых стратегических документах

Документ стратегического планирования Видение инновационного развития

Стратегия социально- экономического развития Челябинской области до 2020 года Выделено развитие инновационных отраслей экономики на основе кластерного подхода в черной металлургии и сектора новых ядерных технологий, приборостроительного, агропромышленного и туристко-рекреационного кластеров. Целевых количественных индикаторов стратегии, конкретизирующих направления инновационного развития, не выделено.

Стратегия развития инновационной деятельности в Челябинской области до 2020 года Мероприятия реализации стратегии направлены на стимулирование инновационных процессов в инновационном секторе региона; развитие инновационной инфраструктуры; оказание финансовой поддержки инновационным проектам. Индикаторами являются создание инновационных предприятий; численность персонала, занятого исследованиями и разработками; удельный вес предприятий, осуществлявших технологические инновации; число созданных и используемых передовых производственных технологий; число организаций, использующих информационные и коммуникационные технологии; патентные заявки и доля инновационной продукции в ВРП

Стратегия социально- экономического развития Челябинской области на период до 2035 года Выделены три операционных ориентира: повышение места региона в рейтинге инновационного развития субъектов РФ; удельного веса организаций, осуществлявших технологические или маркетинговые инновации и доли продаж инновационных строительных материалов в общем объеме продаж. Основа - создание новой высокотехнологичной промышленности, реализация будет определяться по индикаторам: объем экспорта высокотехнологичной и среднетехнологичной продукции и доле продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП через модернизацию действующих предприятий и привлечение инвестиций для создания предприятий в перспективных отраслях экономики по индикаторам: инвестиции в обрабатывающее производство; коэффициент обновления основных фондов; количество резидентов и объем инвестиций в основной капитал в индустриальных парках, технопарках и ТОСЭР. Организационной основой реализации является государственная программа Челябинской области «Экономическое развитие и инновационная экономика Челябинской области».

Детализация сроков, полномочий субъектов, индикаторов для мониторинга,

мероприятий, ожидаемых результатов, источников финансирования и пр. пред-

136 Об утверждении Стратегии социально-экономического развития Челябинской области на период до 2035 года: Постановление Законодательного собрания Челябинской области от 31 января 2019 года № 1748. - URL: http://docs.cntd.ru/document/553133071.

ставлены в Плане мероприятий по реализации Стратегии социально-экономического развития Челябинской области на период до 2035 года137.

Диссертантом были проанализированы документы стратегического планирования на предмет соблюдения основных принципов стратегического планирования инновационного развития Челябинской области (таблица 3.18). Таблица 3.18 - Приоритеты и целевые индикаторы по реализации Стратегии социально-экономического развития Челябинской области до 2035 г. в инновационной сфере

Ожидаемый результат выполнения мероприятий в рамках достижения поставленных задач

Стратегический приоритет «Новая высокотехнологичная промышленность» Целевые индикаторы:

1) Объем экспорта высокотехнологичной и среднетехнологичной продукции, тыс. долларов США

2)Доля продукции высокотехнологичной и наукоемких отраслей в ВРП, %

Задача: «Модернизация действующих предприятий Челябинской области» Целевые индикаторы:

1) Инвестиции в основной капитал по виду экономической деятельности «Обрабатывающие производства» по крупным и средним предприятиям

2) Коэффициент обновления основных фондов коммерческих организаций в обрабатывающих производствах, %:

Индикаторы мероприятий: количество субъектов МСП, ставших поставщиками крупных компаний в результате поддержки институтов развития; организованных площадок для взаимодействия инновационных стартапов и крупных предприятия-заказчиков инноваций; действующих СМСП, ставших поставщиками крупных компаний в результате поддержки институтов развития; предприятий, принявших решение о вовлечении в хозяйственный оборот неиспользуемых или неэффективно используемых объектов движимого и недвижимого имущества; мероприятий, направленных на развитие межрегиональной кооперации и межрегиональных кластеров; число проконсультированных предприятий, предоставленных льготных займов; увеличение количества средних и крупных предприятий базовых не сырьевых отраслей экономики

Стратегический приоритет «Инновационные компетенции»

Целевые индикаторы:

1) Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, процентов

137 Проект Плана мероприятий по реализации стратегии социально-экономического развития Челябинской области на период до 2035 года. - URL: http://mineconom74.ru/normativno-pravovoy-akt/obshchestvennoe-obsuzhdenie-proekta-plana-meropriyatiy-po-realizacii (дата обращения: 30.07.2019 г)

Ожидаемый результат выполнения мероприятий в рамках достижения поставленных задач

Задача: «Повышение конкурентоспособности региональной инновационной экосферы; подготовка кадров мирового уровня для инновационной экономики; осуществление реализации комплекса мер НТИ» Целевые индикаторы: 1) Место Челябинской области в рейтинге инновационного развития субъектов Российской Федерации Индикаторы мероприятий: - количество проведенных крупных региональных мероприятий, популяризирующих технологическое предпринимательство, «Урок НТИ», «Олимпиада НТИ», хакатонов для молодежи по цифровым технологиям, по вопросам проведения научных исследований с научным сообществом; мероприятий, проводимых организациями ВПО по социальной адаптации приезжей талантливой молодежи - количество компаний-участников проекта «Региональные чемпионы», которым оказано содействие в разработке планов развития «дорожных карт»; инновационных предприятий, являющихся резидентами инновационного центра «Сколково», либо сотрудничающих с ним по указанным приоритетным направлениям; инновационных предприятий, участвующих в программе «Коммерциализация» Фонда содействия инновациям; - количество предприятий, воспользовавшихся инвестиционными налоговыми льготами; объем оказанной поддержки субъектам СМСП, количество выданных поручительств; доля областных государственных профессиональных образовательных организаций, в которых осуществляется подготовка кадров по наиболее перспективным и востребованным на рынке труда профессиям и специальностям, требующим среднего профессионального образования, в общем количестве областных государственных бюджетных и профессиональных образовательных организаций. - количество оказанных услуг комплексной поддержки производственных СМСП по решению технологических вопросов - количество выпускников областных государственных профессиональных образовательных организаций с ключевыми компетенциями цифровой экономики, тыс. человек

Задача: «Развитие инноваций в рамках индустриальных и сервисных кластеров; обеспечение трансфера технологий» Целевые индикаторы: 1) Удельный вес организаций, осуществлявших технологические, организационные или маркетинговые инновации, в общем числе обследованных за определенный период времени организаций, процентов: Индикаторы мероприятий: 1) количество организаций обороннопромышленного комплекса, которым оказана консультационная поддержка, в целях трансфера технологий обороннопромышленно-го комплекса в гражданский сектор экономики 2) число промышленных предприятий, участвующих в конкурсной процедуре с целью получения мер поддержки , единиц

Задача: «Обеспечение роста производства современных строительных материалов» Целевые индикаторы: 1) Доля продаж инновационных строительных материалов в общем объеме продаж (в совокупной выручке), процентов Индикаторы мероприятий: - удельный вес организаций, осуществляющих инновации в производстве строительных материалов; разработка и осуществление мер поддержки строительных организаций и производителей строительных материалов в приобретении и (или) обновлении основных производственных фондов, в том числе в рамках эффективного им-портозамещения; количество проведенных строительных выставок (единиц) с целью стимулирования внедрения инновационных, энергосберегающих и ресурсосберегающих технологий в производство строительных материалов - создание региональной пилотной программы (проектов) по внедрению системы «MicroGrid» на значимых социальных, транспортных, энергетических, коммунальных, инженерных, инновационных и иных инфраструктурных объектах, расположенных на территории Челябинской области: - создание автоматизированной системы управления развитием территории Челябинской области на основе применения технологий геоинформационных систем - меры административной поддержки участия предприятий строительной индустрии в крупных транспортнологистических инфраструктурных проектах по строительству железнодорожных и автодорожных магистралей, модернизации транспортных систем

Проведенный диссертантом анализ документов стратегического развития инновационного сектора Челябинской области (иерархия документов стратегического планирования инновационного развития представлена на рисунке 3.13) позволил сделать следующие выводы:

1) Недостаточный уровень программного обеспечения инновационного развития: 4 государственные программы из 38 реализуемых на территории Челябинской области имеют принадлежность к инновационной сфере; субъектами, ответственными за реализацию, являются 5 министерств из 15 (основная ответственность лежит на Министерстве экономического развития Челябинской области, Министерстве информационных технологий и связи Челябинской области, Министерстве образования и науки Челябинской области, отдельно стоит обратить внимание на работу Министерства строительства и инфраструктуры Челябинской области и Министерство дорожного хозяйства Челябинской области, которые отвечают за рост производства современных строительных материалов, вместе с тем, стоит отметить, что мероприятия и индикаторы в части решения данной задачи, на взгляд диссертанта, сложны для измерения, и, как следствие, для мониторинга эффективности проводимых мероприятий).

Рисунок 3.13 - Взаимосвязь документов стратегического планирования, определяющих развитие инновационной сферы Челябинской области 2) На взгляд диссертанта, существует несогласованность между индикаторами оценки реализации целей, задач и мероприятиями (ожидаемыми результатами от мероприятий), которые и должны привести к достижению поставленных целей (например, индикативным показателем стратегического приоритета «Инно-

вационные компетенции» является удельный вес инновационных товаров, работ, услуг, при этом указанный показатель не включен в качестве индикаторы ни в цели, ни в мероприятия Стратегии; задача «Развитие инноваций в рамках индустриальных и сервисных кластерах, обеспечение трансфера технологии» в соответствии со Стратегией контролируется одним показателем «удельный вес организации, осуществляющих технологические, организационные и маркетинговые инновации» (при этом в индикативы государственной программы «Экономическое развитие и инновационная экономика» показатель не включен).

3) Анализ государственной программы Челябинской области «Экономическое развитие и инновационная экономика», как главного инструмента инновационного развития, выявил недостаточность поддержки инновационного развитии в части стимулирования поддержки промышленного производства в базовых отраслях (машиностроение, металлургическая промышленность, производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования), а также малого и среднего предпринимательства: в программе в числе приоритетных направлений развития области выделено развитие инновационных отраслей экономики на основе кластерного подхода, однако в целевых индикаторах, в ожидаемых результатах, в подпрограммах, мероприятиях и направлениях финансирования не определены организационные меры по поддержке инновационного предпринимательства. В то время как в ранее действующих целевых программах «Развития инновационной деятельности в Челябинской области на 2011-2012 гг». и 2013-2015 гг. индикативы и мероприятия были согласованы с целевыми значениями Стратегии инновационного развития Челябинской области.

4) Кроме того, приоритеты, цели и задачи действующей Стратегии развития инновационной деятельности в Челябинской области до 2020 года не согласованы со Стратегией социально-экономического развития Челябинской области на период до 2035 г., соответственно, не вошли в актуализированный вариант, что нарушает принцип преемственности документов стратегического планирования.

5) Челябинская область входит в число регионов, в которых реализуется Национальная технологическая инициатива: в 2017 г. подписано соглашение

между РВК, Агентством стратегических инициатив и Правительством Челябинской области о реализации Комплекса мер («дорожная карта») по формированию базовых условий для развития Национальной технологической инициативы на территории Челябинской области в 2017-2019 гг., однако мероприятия по формированию региональной инновационной системы в рамках НТИ не синхронизированы со Стратегией развития региона до 2035 г.

6) В целом, анализ мероприятий, направленных на стимулирование инновационного развития Челябинской области показал, что усилия органов региональной государственной власти относятся к инфраструктурным вопросам взаимодействия субъектов инновационной деятельности на территории области, информационной поддержки и активному участию федеральных институтов развития на региональных площадках, особенно в части финансовой поддержки инновационных проектов (с 2016 года региональное финансирование инновационных проектов в виде грантов и субсидий полностью отсутствует, за исключением программ поддержки МСП и промышленного производства в рамках государственной программы «Экономическое развитие и инновационная экономика»).

Таким образом, проведенный анализ системы стратегического планирования Челябинской области в части управления инновационным развитием выявил необходимость совершенствования системы государственного управления инновационной сферой. В связи с этим диссертантом было обращено внимание на опыт Свердловской области, как сильного приграничного региона Челябинской области, демонстрирующего стабильно высокие результаты инновационного развития (таблица 3.19).

в ключевых стратегических документах

Стратегический документ Характеристика

Стратегия социально- экономического развития Свердловской области на 2016 - 2030 годы138 Индикаторами реализации задачи «Развитие инновационной деятельности в Свердловской области» определены: удельный вес организаций, осуществляющих инновационную деятельность; удельный вес инновационной продукции в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ и услуг организациями промышленного производства; доля внутренних затрат на исследования и разработки в валовом региональном продукте; число созданных передовых производственных технологий; количество фундаментальных исследований, осуществляемых научными коллективами, способными на выполнение научных исследований на мировом уровне; количество выданных патентов на изобретения и полезные модели.

План мероприятий по реализации Стратегии социально-экономического развития Свердловской области на 2016-2030 139 годы139 В План реализации Стратегии включены мероприятия государственных программ Свердловской области «Развитие промышленности и науки на территории Свердловской области до 2024 года» и «Развитие системы образования в Свердловской области до 2024 года, в частности проект «Уральский технополис», реализуемым в рамках Стратегии. Индикаторы задач и мероприятий совпадают с целевыми ориентирами Стратегии. Задачи развития инновационной деятельности направлены на: создание условий для проведения фундаментальных, прикладных исследований, разработку инновационных решений и их внедрение в организациях промышленного комплекса; стимулирование хозяйствующих субъектов к осуществлению интеллектуальной деятельности, внедрению ее результатов и освоению производства инновационной промышленной продукции; стимулирование инновационной активности хозяйствующих субъектов и повышение спроса на инновационную продукцию; развитие механизмов трансферта технологий и их адаптацию в организациях промышленного комплекса; развитие инфраструктуры поддержки инновационной деятельности, в том числе подготовки кадров, разработка и внедрение эффективной модели управлении инновационной инфраструктурой; развитие научно-образовательного н инновационного кластера.

Государственная программа Свердловской области «Развитие промышленности и науки на территории Свердловской области до 2024 года»140, «Развитие системы образования в Свердловской области до 2024 года»141 Одной из подпрограмм государственной программы «Развитие промышленности и науки на территории Свердловской области до 2024 года» является проект «Уральский технополис», индикаторы проекта совпадают с целевыми значениями Стратегии в части инновационного развития. Финансирование проекта организовано за счет средств областного бюджета и внебюджетных источников. Ответственный исполнитель программы - Министерство промышленности и науки. Основной целью государственной программы «Развитие системы образования в Свердловской области до 2024 года», ответственным исполнителем которой является Министерство общего и профессионального образования Свердловской области, является обеспечение доступности качественного образования, соответствующего требованиям инновационного социально-экономического развития Свердловской области, что раскрывается в большинстве мероприятий программы.

Сравнительный анализ стратегического планирования инновационного раз-

вития Свердловской и Челябинской областей позволил сделать следующие выво-

138 О стратегии социально-экономического развития Свердловской области на 2016-2030 годы: Закон Свердловской области от 21 декабря 2015 года № 151-ОЗ. - URL: http://docs.cntd.ru/document/429024960.

139 План мероприятий по реализации Стратегии социально-экономического развития Свердловской области на 2016-2030 годы: Постановление Правительства Свердловской области от 30.08.2016 № 595-ПП. - URL: http://docs.cntd.ru/document/429064915.

140 Государственная программа Свердловской области «Развитие промышленности и науки на территории Свердловской области до 2024 года (с изменениями на 21 февраля 2019 года)»: Постановление Правителсьва Свердловской области от 24 октября 2013 года № 1293-ПП. - URL: http://docs.cntd.ru/document/429009170.

141 Государственная программа Свердловской области «Развитие системы образования в Свердловской области до 2024 года» (с изменениями на 12 апреля 2019 года): Постановление Правителсьва Свердловской области от 29 декабря 2016 года № 919-ПП. - URL: http://docs.cntd.ru/document/429094102.

ды, которые, на взгляд диссертанта, определяют возможность восприятия позитивного опыта инновационной динамики Свердловской области при разработке инновационной политики Челябинской области:

1) в документах стратегического планирования Свердловской области логика иерархичного каскадирования целей и задач инновационного развития взаимосвязана, а целевые индикаторы дублируются в документах различного уровня, что обеспечивает единообразие и создает возможность оперативного непротиворечивого мониторинга и контроля реализации поставленных целей;

2) в Свердловской области основным инструментом достижения целей стратегического планирования является проектное управление (в Челябинской области лишь в стадии становления), которое позволяет аккумулировать ресурсы и усилия для достижения решения конкретных целей в четко обозначенные сроки в рамках конкретного бюджета; вместе с тем, стоит отметить, что регион принимает активное участие в финансировании инновационных проектов;

3) основным органом исполнительной власти Свердловской области, курирующим вопросы инновационного развития, является Министерство промышленности и науки Свердловской области (для сравнения: в Челябинской области Министерство промышленности, имущества и природных ресурсов существовало до 2015 года, когда функции управления промышленностью были переданы Министерству экономического развития Челябинской области, в июне 2019 года принято решение о воссоздании Министерства промышленности и природных ресурсов). На взгляд диссертанта, опыт Свердловской области в части наличия данного министерства весьма показателен, концентрация в одном ведомстве потребностей регулирования и реализации промышленной и инновационной политики способно повысить эффективность реального сектора.

Обоснование пространственных факторов как резерва инновационного развития региона потребовало анализа документов стратегического планирования Челябинской и Свердловской областей в части развития межрегионального сотрудничества в инновационной сфере:

1) в Стратегии социально-экономического развития Свердловской области до 2035 г. ставится задача развития межрегиональных связей, в том числе и с Челябинской областью; кроме того, Министерством общего и профессионального образования Свердловской области и Министерством промышленности и науки Свердловской области реализуется проект по созданию межрегионального центра профессиональных компетенции в области промышленных и инженерных технологий;

2) в Стратегии социально-экономического развития Челябинской области на период до 2035 года в отдельное направление выделено развитие межрегиональных и внешнеэкономических связей, но не в реальном секторе конкретно, без уточнения целевых индикаторов; в плане реализации стратегии в качестве одного из мероприятий обозначено развитие связей со Свердловской, Тюменской, Оренбургской областями, Республикой Башкортостан, Республикой Казахстан в сфере науки, инноваций, цифровых технологий, здравоохранения, государственного и муниципального управления, сельского хозяйства, транспортной инфраструктуры, которое реализуется в программе «Экономическое развитие и инновационная экономика Челябинской области», где выделена подпрограмма «Развитие международных и межрегиональных связей», однако формат межрегионального сотрудничества не определен. Кроме того, в «Основных направлениях пространственного развития Челябинской области» выделен стратегический приоритет развития цепочек поставок и кластеров с целью формирования конкурентоспособных экспортно ориентированных кластеров и включение предприятий Челябинской области в российские и международные цепочки поставок для повышения конкурентоспособности экономики Челябинской области. Среди задач выделено содействие включению предприятий Челябинской области в межрегиональные кластеры и поддержка формирования в Челябинской области региональных кластеров в секторах с высокой производительностью труда и добавленной стоимостью; инструментом реализации направления также является государственная программа «Экономическое развитие и инновационная экономика Челябинской области».

Обобщение существующей практики позволило диссертанту сформулировать предложения по совершенствованию системы стратегического планирования в части инновационного развития Челябинской области (таблица 3.2 0). Таблица 3.20 - Предложения по активизации инновационного развития Челябинской области

Блок стратегического планирования Предложения диссертанта

Диагностика социально- экономического положения региона - Диагностика инновационной динамики региона посредством комплексной оценки инновационного развития региона с учетом внутрирегиональных и пространственных факторов - Мониторинг системного инновационного профиля региона и приграничных с ним субъектов РФ, определение территорий с аналогичными инновационными приоритетами и близкими сферами инновационной деятельности

Определение приоритетных направлений и сценариев развития, формулирование целей и задач. Определение целевых индикаторов Разработка кластерной политики региона с учетом инновационной динамики регионов макрозон, оценки потенциала научно-технологического развития регионов, формирования направлений инновационного взаимодействия с приграничными субъектами РФ. Межрегиональное взаимодействие предлагается контролировать на основе оценки связанности регионов по инновационным параметрам (гравитационной модели): по параметрам конвергенции между регионами по-объему продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей, по объему инновационной продукции, по объему промышленного производства, а также по количеству совместно реализуемых инновационных проектов. Определение перспективных инновационных партнеров межрегионального взаимодействия в части инновационной динамики результативности, синтезирующие показатели деятельности и инновационных результатов (Министерство промышленности региона).

Разработка механизма реализации выбранных направлений развития Актуализировать государственную программу «Экономическое развитие и инновационная экономика Челябинской области»: в части синхронизации его со Стратегии 2035 и Планом реализации Стратегии, корректировке индикаторов и мероприятий (не совпадают с запланированными целями и задачами), уточнения организационных форматов реально используемых и существующих в регионах с аналогичной отраслевой структурой (ОЭЗ Липецк, инновационные кластеры)

Блок стратегического планирования Предложения диссертанта

Мониторинг достижения поставленных целей Увеличение количества индикаторов, характеризующих условия и результативность инновационного развития, и их оперативный мониторинг, а также показателей, отражающих качество межрегионального взаимодействия в инновационной сфере. На основе мониторинга осуществляется корректировка и актуализация стратегических документов. К индикаторам могут быть отнесены: количество организаций промышленного комплекса, участвующих в реализации проектов, направленных на развитие научно-производственной кооперации: количество соглашений о сотрудничестве (протоколов, планов по реализации соглашений), заключенных Правительством Челябинской области с субъектами Российской Федерации (из Государственной программы Свердловской области «Развитие промышленности и науки на территории Свердловской области до 2024 года»); количество межрегиональных переходов прав на патенты, доля внешних резидентов в региональных кластерах, товарооборот высокотехнологичной продукции, суммарный объем инвестиций, привлеченных из граничных регионов (предложения диссертанта).

В части проработки мероприятий, включаемых в стратегические документы

инновационного развития, в рамках интенсификации межрегиональных связей в инновационной сфере диссертантом предлагается исходить из инновационных пространственных характеристик соседних регионов. На рисунке 3.14 представлена макрозона Челябинской области с учетом системного инновационного профиля регионов, с учётом типологических групп субъектов РФ (внутрирегиональные характеристики) и квартиля по пространственным параметрам. Очевидно, что для Челябинской области Свердловская область является главным стратегическим партнером. В связи с чем диссертантом обращено внимание на возможность активизации инновационных процессов.

о

О Курганская область

IV; 04

О

область

переток ресурсов

индекс условий инновационного развития

Рисунок 3.14 - Окружение Челябинской области

Базовой концепцией регионального инновационного процесса является последовательное взаимодействие исследователей, инноваторов, технологического производства, как источника генерации инновационного продукта, который повышает конкурентные преимущества региона (производительность, ВВП, уровень жизни населения), поэтому в них заинтересованы стейкхолдеры рынка (потребители, инвесторы, органы государственной власти), которые со своей стороны также оказывают влияние на инновационное развитие региона, являясь, по сути, заказчиком инноваций.

Политика региона, направленная на создание автономной инновационной цепочки, может дублировать уже проделанную работу соседними регионами, поэтому в целях повышения эффективности инновационного развития регионов и снижения издержек (временных и финансовых), необходима межрегиональная кооперация с учетом сравнительных преимуществ регионов. На рисунке 3.15 представлена модель инновационного процесса с учетом межрегионального взаимодействия Свердловской и Челябинской областей в рамках инновационного пространства РФ.

Свердловская область II группа, ранг ИП - 7 1усл = 0,365, 1рез = 0,241

Челябинская область

III группа, ранг ИП - 10

1усл = 0,321, 1рез = 0,160

Исследователи

Стейкхо.1 (рьшо инвест

Стейкхолдеры (рынок и инвестиции)

Технологическое производство

Технологическое производство

Инновационное пространство